本文選題：人機(jī)交互 + 手勢控制指令識別��； 參考：《東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：所控制的翻書機(jī)器人是一種輔助特殊人群閱讀的服務(wù)機(jī)器人,對其提出一種基于表觀特征的手勢控制指令識別算法.從Kinect(體感外設(shè))獲取的手部深度圖像中利用最小深度點(diǎn)分割手勢區(qū)域,用軌跡圓提取指尖個(gè)數(shù)及夾角等表觀特征并通過決策樹分類,同時(shí)利用手和肩膀的骨骼數(shù)據(jù)及其運(yùn)動(dòng)軌跡判定翻頁方向.經(jīng)過多次試驗(yàn),手勢控制指令識別率達(dá)到98.4%,該算法無需訓(xùn)練樣本也能在復(fù)雜環(huán)境下快速準(zhǔn)確地識別手勢控制指令,完全可以應(yīng)用于輔助特殊人群閱讀時(shí)的翻書控制.
[Abstract]:The controlled reading robot is a kind of service robot which can assist special people to read. A gesture control command recognition algorithm based on apparent features is proposed for the robot. In the hand depth image obtained from Kinect (somatosensory peripherals), the minimum depth points are used to segment the gesture area, and the apparent features such as the number of fingertips and the angle between fingers are extracted from the locus circle and classified by the decision tree. At the same time, the skeletal data of the hands and shoulders and their motion tracks are used to determine the turning direction. After many experiments, the recognition rate of gesture control instruction reaches 98.4. The algorithm can recognize gesture control instruction quickly and accurately in complex environment without training samples. It can be applied to the reading control of special people.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61503245) 上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13ZR1421600)
【分類號】：TP242;TP391.41

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本文編號：1800737